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NIAID Data Ecosystem2026-03-13 收录
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https://data.mendeley.com/datasets/hps7rcbwm6
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We have used the dataset of Joint EVS/WVS 2017-2020, allowing for comparisons of tax morality in more than 79 countries worldwide, applying machine learning variable selection methods suited to categorical variables (Chi-Squared and mutual information). The empirical results revealed that variables like: religious denomination, faith in God and the importance of God, together with the level of trust in people from other religion, confidence in churches have been connected with a significantly increased the extent of tax morale, being the most relevant variables of religiosity.

本研究采用2017-2020年联合欧洲价值观调查(European Values Study, EVS)与世界价值观调查(World Values Survey, WVS)数据集,该数据集支持对全球79个以上国家的税收道德开展比较分析,并运用适配分类变量的机器学习变量选择方法(卡方检验与互信息)。 实证结果表明,宗教教派、对上帝的信仰及上帝的重要性,连同对其他宗教信徒的信任程度、对教会的信心等变量,均显著提升了税收道德感,是宗教性维度中最具关联性的变量。
创建时间:
2022-02-10
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54 个
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